Questo articolo propone un nuovo approccio basato sulla prognostica per ottimizzare
operazioni e manutenzione (O&M) decisioni nei sistemi idroelettrici. Il nostro approccio
sfrutta le informazioni provenienti dai dati dei sensori per prevedere con precisione il resto
distribuzione nel corso della vita degli asset di generazione critici nei sistemi idroelettrici,
i.e., cuscinetti reggispinta, e utilizzare queste previsioni per programmare in modo ottimale O&M
interventi per una flotta di idrogeneratori. Consideriamo interdipendenze complesse
attraverso i rischi di guasto del generatore idroelettrico, serbatoio, produzione, e domanda
decisioni gestionali. Proponiamo un giunto stocastico O&Modello di pianificazione M a
affrontare le sfide uniche dell’energia idroelettrica O&M compresa l'interdipendenza di
capacità di generazione, la natura non lineare della produzione di energia, operativo
requisiti, e incertezze. Sviluppiamo una scomposizione a due livelli basata
algoritmo risolutivo per gestire efficacemente casi su larga scala. L'algoritmo
incorpora una combinazione di tagli di ottimalità di Bender e tagli interi da risolvere
il problema in modo efficiente. Progettiamo un quadro sperimentale per
valutare la proposta di O&Quadro di pianificazione M, utilizzando
dati di monitoraggio delle condizioni reali provenienti dai sistemi idroelettrici, mercato storico
prezzi, e dati sull'afflusso di acqua. Il quadro sviluppato può essere parzialmente
implementato per un approccio graduale. I nostri esperimenti dimostrano il
vantaggi significativi dell’O&Quadro M in miglioramento
affidabilità, disponibilità, utilizzo efficace delle risorse, e sistema
redditività, soprattutto quando si passa gradualmente dal tradizionale sistema basato sul tempo
politiche di manutenzione alla manutenzione guidata dalla prognostica basata sulle condizioni
politiche.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

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